一种基于简化无监督学习的手写高光谱文档图像墨迹不匹配检测方法
计算机视觉与模式识别
2022-06-14 v1 机器学习
摘要
高光谱成像已成为光学成像系统领域的最新趋势。在众多其他应用中，高光谱成像已广泛用于印刷和手写文档的分析。本文提出一种高效技术，用于估计高光谱文档图像中存在的不同但视觉上相似的墨迹数量。我们的方法基于无监督学习，不需要数据集的任何先验知识。该算法在iVision HHID数据集上进行了测试，并取得了与文献中现有SOTA算法相当的结果。这项工作在用于高光谱文档图像伪造检测的早期阶段时可被证明是有效的。
引用
@article{arxiv.2206.05539,
title = {A Simplified Un-Supervised Learning Based Approach for Ink Mismatch Detection in Handwritten Hyper-Spectral Document Images},
author = {Muhammad Farhan Humayun and Hassan Waseem Malik and Ahmed Ahsan Alvi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.05539},
year = {2022}
}